Stable-DINO

基于稳定匹配的高性能目标检测模型

Stable-DINO 目标检测深度学习计算机视觉 COCO数据集 Github 开源项目

项目采用稳定匹配算法，结合检测变压器架构，在目标检测领域取得突破。模型在COCO数据集上实现63.8 AP，具有高性能、易用性和低计算开销等特点。Stable-DINO可与现有DETR变体整合，并在多种backbone下表现出色。该技术不仅适用于目标检测，还可扩展到实例分割等相关任务。

文档

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

rad-dino - 胸部X光图像自监督编码的视觉转换器模型

GithubHuggingfaceRAD-DINO医学图像编码开源项目模型胸部X光自监督学习视觉转换器模型

RAD-DINO是一个基于DINOv2自监督学习方法的视觉转换器模型，专用于胸部X光图像编码。作为视觉主干，它支持图像分类、分割、聚类和检索等多种下游任务。该模型由Microsoft Health Futures开发，使用5个公开胸部X光数据集共882,775张图像训练而成。RAD-DINO作为通用医学影像编码器，能够在无需文本监督的情况下有效捕获胸部X光的关键特征。

vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数，支持518x518像素输入，适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码，可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。

mmdetection - MMDetection：基于PyTorch的高效目标检测工具箱

GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目

MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱，采用模块化设计，支持多种检测任务，具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美，且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验，MMDetection提供先进的检测结果，并与MMEngine和MMCV无缝整合，进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。

Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱

3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目

Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。

LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构

COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率

LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。

yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破

GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。

detrex - 开源Transformer检测算法工具箱

Detectron2GithubPytorchTransformerdetrexobject detection开源项目

detrex是一个开源工具箱，专为最先进的Transformer检测算法提供支持。该工具箱基于Detectron2构建，并参考了MMDetection和DETR的模块设计。detrex模块化设计，提供强大基线，通过优化超参数将模型性能提升至0.2至1.1AP。该工具箱轻量易用，支持最新算法如Focus-DETR、SQR-DETR、Align-DETR、EVA-01和EVA-02，帮助用户构建定制模型。

Depth-Anything-V2-Base-hf - 高效精细的单目深度估计模型提供稳健性能

Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络模型计算机视觉

Depth-Anything-V2-Base-hf是一个基于transformers库的单目深度估计模型。该模型通过大规模合成和真实图像训练，相比V1版本提供更细致的细节和更强的稳健性。它比基于SD的模型效率高10倍且更轻量化，在预训练基础上展现出色的微调性能。模型采用DPT架构和DINOv2骨干网络，适用于零样本深度估计等任务，在相对和绝对深度估计方面表现优异。

DyCo3D - 动态卷积实现鲁棒3D点云实例分割

3D点云实例分割DyCo3dGithub动态卷积开源项目深度学习计算机视觉

DyCo3D提出了一种新型3D点云实例分割方法，采用动态卷积技术处理实例尺度变化问题。该方法结合大范围上下文信息和轻量级Transformer，在ScanNetV2和S3DIS数据集上取得领先结果，推理速度提升25%以上。DyCo3D简化了传统bottom-up方法的复杂流程，对超参数不敏感，为3D点云实例分割领域提供了高效且鲁棒的新方案。

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